package com.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object RDD_Operator_Transform10 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    //TODO 算子-coalesce
    val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6),3)

    // 【1,2】，【3,4,5,6】
    // coalesce方法默认情况下不会将分区的数据打乱重新组合
    // 这种情况下的缩减分区可能会导致数据不均衡，出现数据倾斜
    // 如果想要让数据均衡，可以进行shuffle处理
    //val newRDD = rdd.coalesce(2)
    val newRDD = rdd.coalesce(2,true)

    // coalesce算子可以扩大分区的，但是如果不进行shuffle操作，是没有意义，不起作用
    // 所以如果想要实现扩大分区的1效果，需要使用shuffle操作

    newRDD.saveAsTextFile("output")


    sc.stop()
  }
}
